数据结构和算法构成了计算机科学的支柱，能够有效地解决问题和优化软件应用程序。数据结构组织和存储数据，而算法则提供解决计算问题的分步过程。它们共同使程序员能够创建高效且可扩展的解决方案，使其成为任何深入研究编程和计算机科学世界的人的基本概念。

数据结构和算法 （DSA） 详细介绍了标准问题的解决方案，并让您深入了解使用每个问题的有效性。 数据结构和算法对于成为一名熟练的程序员至关重要，因为它们可以大大提高一个人解决问题的能力。

什么是算法？

在错综复杂的计算机科学领域，算法是无名英雄，默默地协调着无数任务的高效执行。算法不仅仅是一组指令;它是将混乱转化为秩序的秘诀，为我们每天浏览的数字世界提供动力。在本文中，我们将踏上揭开算法概念神秘面纱的旅程，探索它们的定义、意义和基本属性。 通俗地说，算法是一组循序渐进的指令，用于做煎蛋、打橄榄球、检查素数和阅读本博客等操作。

算法是一组用于执行操作的分步指令。现在，特定算法是否高效的问题完全不同了。

例子

让您执行一些指令来找到前 N 个自然数的总和。它既可以通过运行循环并在线性时间内解决问题，也可以通过实现算术级数的概念并在恒定时间内解决问题。

后者是一种更有效的算法。这很简单，但仍然是一种算法。

即使是像“hello world”这样的简单程序也站在算法的肩膀上，复杂的软件也是如此。从洗衣机到自动驾驶汽车，再到每一个确定性动作，一切都可以用算法来表示。

问题

在字典中，我们可以相对较快地搜索一个单词，而不是一次检查一页。那么，我们能做些什么才能在这么短的时间内得到这个词呢？

作为一个人，在字典中搜索是很直观的。但是，如果我们要窥视程序的幕后并制定它，我们会将其称为“二进制搜索算法”。

任何词典的一个独特功能是单词按词典顺序排序。对于外行来说，从第一页开始检查直到他们遇到所需的单词被称为“线性搜索”，如果字典没有按上述顺序排序，这将是唯一的方法。

如果我们有兴趣找到“明暗对比”这个词，我们如何利用字典的这种排序属性？

好吧，我们将在中间打开字典并检查第一个单词。如果它以“k”开头，那么我们知道我们的单词谎言在左半部分，因为“c”在“k”之前。我们对左半部分重复这个过程，最终找到“c”和我们的单词。

我们首先将二进制搜索称为二进制，因为我们在每次迭代中都有两种选择：上下、左右、低-高等。

学习数据结构和算法的 6 个理由

数据结构只不过是算法可用于解决任何特定问题的“有意义”的数据安排！

库是一种数据结构。它可以按元数据（例如流派）存储书籍。医院记录是数据结构，电话簿也是如此。

任何记录数据库本质上都是一种数据结构。

这些数据结构通常根据其结构分为两组：

• 线性数据结构

  • 数组、链表、堆栈、队列等

• 非线性数据结构*

  • 树、图形、堆等。

例如，队列是在其 ADT（抽象数据类型）之上实现的线性数据结构，并且此具体化必须保持元素的先进先出 （FIFO） 顺序。这意味着第一个进入队列的人将是第一个离开队列的人。

真实世界的站立队列可能激发了杂货店柜台前队列抽象数据类型或类似方案的想法。

从本质上讲，队列必须支持后端的插入（排队）和前端的删除（出列）。

当然，像Python和C++这样的不同语言将在ADT之上实现队列和更多功能。

以下是我们应该专注于学习数据结构和算法的一些主要原因：

1. DSA 使您的代码具有可扩展性

通过学习数据结构和算法，您可以设计可有效扩展的代码。高效的算法和精心选择的数据结构可以显著影响软件的性能，确保其保持响应并能够在不牺牲速度的情况下处理越来越多的数据。

2. DSA 使您能够解决实际问题

数据结构和算法是有效解决实际问题所需的工具。无论是管理大型数据集、优化搜索和检索操作，还是设计资源受限的系统，DSA 的坚实基础都能让您应对和解决各种实际挑战。

3. DSA 有助于编写优化的代码

优化代码不仅要实现所需的功能，还要有效地实现所需的功能。DSA 为您提供了为给定任务选择正确算法和数据结构的知识，从而加快了代码速度、使用更少的内存并提高了资源效率。

4. DSA 开辟了成为计算机科学家的道路

熟练掌握数据结构和算法是计算机科学的基石。了解基本原理可以让您像计算机科学家一样思考，分析性地解决问题并开发优雅、高效的解决方案。这是掌握更广泛的计算机科学领域的关键一步。

5. DSA提高了对新兴技术堆栈的适应性

技术领域是动态的，新的语言和框架不断涌现。但是，DSA的核心原则保持不变。通过掌握这些基础知识，您不仅可以适应技术的变化，还可以快速理解和应用新工具和技术。

6. DSA帮助您破解顶级科技公司

领先的科技公司以其严格的面试流程而闻名，通常包括 DSA 评估。熟练掌握数据结构和算法是谷歌、Facebook 和亚马逊等公司技术面试的常见要求。DSA 的坚实基础会增加您在这些令人垂涎的组织获得职位的成功机会。

总之，学习数据结构和算法不仅仅是学术追求的要求;这是一项实用且必不可少的技能，为不断发展的计算机科学领域中的高效编码、解决问题和令人兴奋的职业机会打开了大门。

算法效率示例

• 示例 1：年龄组问题通过按年龄排序的数据，对特定年龄组内个人的追求揭示了算法的对比可扩展性。幼稚的方法，单独审查每个人，坚持线性可扩展性。与此形成鲜明对比的是，为排序数据集量身定制的改进型二叉搜索算法展示了对数可扩展性。随着数据集大小的增加，二进制搜索所花费的时间会以对数方式增长，从而确保效率。例如，如果在 1000 人的小组中找到特定年龄的个体需要 1 秒，那么对于 100 万人的小组，相同的算法只需要 2 秒，而幼稚的方法可能会消耗惊人的 12 天。

• 魔方问题制作一个程序来征服魔方，一个拥有令人难以置信的 43,252,003,274,489,856,000 个位置的谜题，似乎令人生畏。然而，图形数据结构提供了一个简化的解决方案。进入 Dijkstra 的算法，这是一根神奇的魔杖，可以推动我们从任何位置到线性时间的求解状态。该算法的效率通过在无数排列中找到最短路径来解开谜题的复杂性。魔方，曾经是一个充满可能性的谜，屈服于Dijkstra算法的优雅，在短短的计算时间内展示了基于图形的问题解决的力量。

结论

• 数据结构是一种组织和存储数据以促进有效操作和检索的方法。
• 算法是一组循序渐进的指令，旨在解决特定的计算问题或执行任务。